BP神经网络控制系统辨识

资 源 简 介

BP神经网络控制系统辨识

详 情 说 明

BP神经网络在控制系统辨识中的应用是一种经典的非线性建模方法。其核心思想是通过多层前馈网络逼近被控对象的输入输出特性曲线。在实现过程中通常包含以下几个关键环节：

首先需要构建标准的三层网络结构：输入层负责接收系统输入信号，隐含层实现非线性特征提取，输出层产生辨识结果。网络权值采用反向传播算法进行迭代更新，该过程会计算输出误差对权值的梯度并沿负梯度方向调整。

对于系统辨识任务，典型的实现流程是：先采集被控对象在典型输入信号下的响应数据作为训练样本；然后对数据进行归一化预处理；接着划分训练集与测试集，前者用于网络权值调整，后者验证泛化能力。

离线训练阶段需要注意学习率和迭代次数的设置：过大的学习率会导致震荡，过小则收敛缓慢；迭代不足会欠拟合，过度则可能过拟合。建议采用交叉验证确定最优参数。

训练完成的网络可用于仿真预测，通过对比网络输出与实际采样点的变化曲线，可直观评估辨识精度。性能指标通常包括均方误差、拟合优度等。当存在稳态误差时可考虑增加隐含层节点数或引入动量因子优化算法。